一种驾驶模式切换的方法技术

本发明专利技术公开了一种驾驶模式切换的方法，通过开关切换选择所需的驾驶模式，或者通过车载终端对车内场景、车外场景和车辆状态的识别分析，选择适合当前场景的驾驶模式。本发明专利技术不仅能够通过开关切换选择所需的驾驶模式，也可通过车载终端中的神经网络训练模型对车内场景、车外场景和车辆状态进行识别分析，为用户提供与当前场景相匹配的驾驶模式以供选择，或者根据分析结果自动选择与当前场景相匹配的驾驶模式，又或者选择包含多种驾驶模式的混合模式，并对其中不同驾驶模式的占比进行调整，使车辆越来越了解驾驶人员，为用户提供更好的驾驶感受。驶感受。驶感受。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶模式切换的方法


[0001]本专利技术涉及车辆自动化
，具体涉及一种驾驶模式切换的方法。

技术介绍

[0002]在一些运动型多用途汽车、运动型轿车或者混合动力车型上，通常具备驾驶模式选择功能，驾驶人员可以在多个驾驶模式之间进行切换，如经济（Eco）、正常（Normal）、运动（Sport）、雪地（Snow）、舒适（Comfort）等模式，车辆在不同的驾驶模式下，根据系统预定的参数，对转向、发动机、等响应及介入时间和力度做出相应调整。
[0003]在专利CN106683673驾驶模式的调整方法、装置和系统、车辆专利中提出一种驾驶模式的调整方法：接收语音指令、查询特征数据库、基于待确认的声纹信息确定驾驶模式参数信息。但是，在用户实际体验中发现，现有的驾驶模式并不能满足用户复杂驾驶场景的需求，在实际使用中，用户希望驾驶模式能够满足更多、更复杂的驾驶环境，从而获得更好的驾驶感受。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种驾驶模式切换的方法，以解决现有技术中的驾驶模式难以满足用户需求的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术一种驾驶模式切换的方法，通过开关切换选择所需的驾驶模式，或者通过车载终端对车内场景、车外场景和车辆状态的识别分析，选择适合当前场景的驾驶模式。
[0006]优选地，车载终端通过神经网络训练模型对车内场景、车外场景和车辆状态进行识别分析后，展示与当前场景相匹配的驾驶模式供选择；如果选择所展示的驾驶模式，则车载终端执行所述驾驶模式；如果设定时间内未收到选择，则车载终端选择与当前场景相匹配的驾驶模式，或者选择多种驾驶模式，根据分析结果对多种驾驶模式的占比进行调整。
[0007]优选地，对车内场景的识别分析包括对驾乘人员所对应的ID进行识别分析，以及对驾乘人员的情绪进行识别分析。
[0008]优选地，对驾乘人员所对应的ID进行识别分析包括获取当前驾驶人员选择驾驶模式的记忆，以及对不同驾乘人员在驾驶模式中权重因子的占比进行判断。
[0009]优选地，车载终端获取当前驾驶人员选择驾驶模式的记忆，并对获取的记忆进行展示；如果收到驾驶模式的记忆选择，则车载终端执行该驾驶模式。
[0010]优选地，对驾乘人员的情绪进行识别分析包括获取驾乘人员的面部表情、坐姿以及对驾乘人员所使用终端设备信息的分析，并根据分析结果对驾驶模式中的权重因子占比进行调整。
[0011]优选地，对车外场景的识别分析包括对路况的识别分析和对天气的识别分析，并根据分析结果对驾驶模式中的权重因子占比进行调整。
[0012]优选地，所述车辆状态的识别分析包括对车辆行驶过程中所涉及的所有参数进行
收集，并对车内场景或车外场景进行分析，调整驾驶模式中权重因子的占比。
[0013]优选地，所述神经网络训练模型选自多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络中的一种或混合模型。
[0014]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术不仅能够通过开关切换选择所需的驾驶模式，也可通过车载终端中的神经网络训练模型对车内场景、车外场景和车辆状态进行识别分析，为用户提供与当前场景相匹配的驾驶模式以供选择，或者根据分析结果自动选择与当前场景相匹配的驾驶模式，又或者选择包含多种驾驶模式的混合模式，并对其中不同驾驶模式的占比进行调整，使车辆越来越了解驾驶人员，为用户提供更好的驾驶感受。
附图说明
[0015]图1为本专利技术驾驶模式切换状态图。
具体实施方式
[0016]为了使本专利技术的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本专利技术的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]本专利技术提供一种驾驶模式切换的方法，如图1所示，通过开关切换选择所需的驾驶模式，或者通过车载终端对车内场景、车外场景和车辆状态的识别分析，选择适合当前场景的驾驶模式。
[0018]在具体实施时，可通过硬开关切换驾驶模式，也可通过软开关切换驾驶模式，在通过软开关切换驾驶模式时，车载终端能够通过信号配置上电选择是否记住该驾驶模式，以形成驾驶模式的记忆，供后续操作的选择。其中，驾驶模式包括经济模式（Eco）、正常模式（Normal）、运动模式（Sport）、雪地模式（Snow）、舒适模式（Comfort）等多种驾驶模式，驾驶模式可根据车型的不同进行对应的调整，以满足不同用户的需求。在本专利技术中，驾驶模式还包括AI驾驶模式，在AI驾驶模式下，车载终端能够从多维度渠道获取信息并进行分析，选择匹配较为合适的驾驶模式。车载终端通过神经网络训练模型对车内场景、车外场景和车辆状态进行识别分析后，展示与当前场景相匹配的驾驶模式供选择；如果选择所展示的驾驶模式，则车载终端执行所述驾驶模式；如果设定时间内未收到选择，则车载终端选择与当前场景相匹配的驾驶模式，或者选择多种驾驶模式，根据分析结果对多种驾驶模式的占比进行调整。
[0019]其中，对车内场景的识别分析包括对驾乘人员所对应的ID进行识别分析，以及对驾乘人员的情绪进行识别分析。对驾乘人员所对应的ID进行识别分析包括获取当前驾驶人员选择驾驶模式的记忆，以及对不同驾乘人员在驾驶模式中权重因子的占比进行判断。在使用时，智能座舱通过车载摄像头获取不同驾乘人员的脸部数据，并进行对比，通过神经网络训练模型中预先设定不同账户优先级进行排序，也可通过车载终端展示给用户，由用户自行编排驾乘人员的优先级，根据不同的车内场景，调整相关用户对驾乘人员的影响因子。例如，在公务出行场景中，一般重点客户或老板为位于后排或后右排的乘坐人员，神经网络训练模型会在公务驾驶模式中自行调高这类乘坐人员对驾驶员的影响因子，当选择公务驾
驶模式时，根据系统预定的参数，对转向等系列参数进行相应调整，使这类乘坐人员的乘坐体验更加舒适。当选择混合驾驶模式时，也会自动调高公务驾驶模式的占比。家庭出行驾驶模式中，女性或儿童乘坐人员对驾驶员的影响因子较大，神经网络训练模型会自动调整这类乘坐人员对驾驶员的影响因子，进而对车辆行驶过程中的对应参数进行调整，使这类乘坐人员的乘坐体验更加舒适和安全。同时，车载终端获取当前驾驶人员选择驾驶模式的记忆，并对获取的记忆进行展示；如果收到驾驶模式的记忆选择，即用户选择曾经使用过的驾驶模式，则车载终端执行该驾驶模式。用户通过网络对其账号进行管理，包括但不限于注册、登录、人脸识别等安全信息的同步。
[0020]对驾乘人员的情绪进行识别分析包括获取驾乘人员的面部表情、坐姿以及对驾乘人员所使用终端设备信息的分析，并根据分析结果对驾驶模式中的权重因子占比进行调整。通过车载摄像头获取驾乘人员的面部表情，神经网络训练模型对获取到的面部表情数据进行分析，利用开源的情绪识别算法识别驾乘人员的情绪状态，同时也作为对驾驶员的疲劳检测，一旦判定驾驶人员出现疲劳状态，通过车载终端提醒用户及时休息避免疲劳驾本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种驾驶模式切换的方法，其特征在于，通过开关切换选择所需的驾驶模式，或者通过车载终端对车内场景、车外场景和车辆状态的识别分析，选择适合当前场景的驾驶模式。2.根据权利要求1所述驾驶模式切换的方法，其特征在于，车载终端通过神经网络训练模型对车内场景、车外场景和车辆状态进行识别分析后，展示与当前场景相匹配的驾驶模式供选择；如果选择所展示的驾驶模式，则车载终端执行所述驾驶模式；如果设定时间内未收到选择，则车载终端选择与当前场景相匹配的驾驶模式，或者选择多种驾驶模式，根据分析结果对多种驾驶模式的占比进行调整。3.根据权利要求2所述驾驶模式切换的方法，其特征在于，对车内场景的识别分析包括对驾乘人员所对应的ID进行识别分析，以及对驾乘人员的情绪进行识别分析。4.根据权利要求3所述驾驶模式切换的方法，其特征在于，对驾乘人员所对应的ID进行识别分析包括获取当前驾驶人员选择驾驶模式的记忆，以及对不同驾乘人员在驾驶模式中权重因子的占比进行判断。5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨超，郑淋荣，尹旭，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：